提供个性化客户体验的方式远远超过了通过自动电子邮件机器式的向用户发送信息带来的感受。个性化客户体验不仅需要提供商提前了解客户的兴趣、经历以及潜在的意图，并用这些数据来创建一个面向客户多阶段的方案，有效地提升真实感与用户参与度。根据爱尔兰咨询公司埃森哲的数据显示，当公司未能提供相关的个性化体验时，有44%的消费者会表现出沮丧情绪。
金融科技&大数据产品推荐：达观数据—金融平台产品及资讯个性化推荐引擎
随着网络的普及，网络资源不断丰富，网络信息量不断膨胀。用户要在众多的选择中挑选出自己真正需要的信息好比大海捞针，出现了所谓的“信息过载”的现象。信息过载是指的是社会信息超过了个人或系统所能接受、处理或有效利用的范围，并导致故障的状况。个性化推荐系统的出现是为了解决信息过载的问题，帮助消费者在浩如烟海的产品中找到自己需要的产品，为消费者提供个性化的购物体验。个性化推荐系统日益受到用户的青睐，也受到越来越多的学者和电子商务网站的关注。 个性化推荐可以作为网络营销的一种手段，能为电子商务网站带来巨大的利益。个性化推荐的目标是根据具有相似偏好的用户的观点向目标用户推荐新的商品。好的个性化推荐系统能够发掘用户喜欢的商品，并推荐给用户。对于用户而言，如果打开网站的链接并登陆，就能找到自己喜欢的商品，会省下很多翻看网页的时间和精力，而这样的网站，一定会受到用户的青睐。一个好的个性化推荐系统可以为用户提供便利，继而，使用户与网站之间有更好的粘合度，提高电子商务网站的市场竞争能力。 在众多的个性化推荐算法中，协同过滤被广泛应用，也是最成功的推荐算法。本课题旨在研究基于用户的协同过滤推荐算法在电子商务个性化商品推荐中的应用。 研究电子商务推荐系统对企业和社会具有很高的经济价值。电子商务个性化推荐系统的关键是建立用户模型。推荐系统的热点问题是推荐技术和推荐算法的研究。推荐算法是整个推荐系统的核心，它的性能决定了最终推荐结果的好坏。为了建立合理的用户模型，满足不同用户对实时性、推荐方式等的要求，产生了一系列的推荐技术和算法。涉及的技术包括基于内容的过滤技术、协同过滤技术、关联规则挖掘技术、分类和聚类技术、神经网络技术等等。 个性化的服务在商家与顾客之间建立起了一条牢固的纽带。顾客越多地使用推荐系统。推荐系统可以更适合顾客的需要，将顾客更多地吸引到自己的网站，与顾客建立长期稳定的关系。从而能有效保留用户，防止用户流失。 个性化推荐技术是电子商务推荐系统中最核心最关键的技术，很大程度上决定了电子商务推荐系统性能的优劣
根据这些典型的个性化服务案例，我们可以看出个性化服务是依据客户属性、行为等特征，来识别目标客户，进而向客户提供、推荐相关的个性化信息、服务，以满足客户的需求。从整体上说，个性化服务打破了传统的被动服务模式，能够充分利用客户自身的资源，主动开展以满足客户个性化需求为目的的全方位服务。
清华大学经济管理学院30周年院庆活动于3月12日至4月27日举行。两场围绕大数据与金融体制改革的“引领·创新”系列学术论坛于23日展开。本文是IBM大中华区电子商务部战略总监毛春景在《大数据时代的商业模式创新》做主题发言。原文标题：精准营销意味着所有人的行为都会暴露。 今天我想给大家带来一个题目，叫做精准营销与认知计算。我想回顾一下精准营销这件事情，从它产生到今天是什么样一个状况，我个人也参与好多项目，都是实实在在的项目。之后我想分享一下表达我的观点，就精准营销这件事，因为营销本身对企业来说产生效益，产生
腾讯推荐 “腾讯推荐”是腾讯大数据近期大力打造的开放服务平台，旨在集业务接入、数据上报、算法计算、实时推荐和效果监控于一体，对外提供全自动实时精准推荐服务。 腾讯推荐官网: tuijian.qq.com 推荐是什么？文章中提到的推荐均是指在海量的物品中自动为用户选取到感兴趣或合适的信息。就腾讯新闻应用而言，全国各地每天产生的信息总数堪称海量，但屏幕尺寸有限，能给用户展示的新闻也不多，这就涉及到帮助用户在新闻海洋中万里挑一，找到吻合用户兴趣的信息。类似的场景不胜枚举，淘宝天猫，腾讯视频，图片社区，应用宝
转载请保留 Author: Nino Lancette, Cinafidès Consulting &Technology, U.S. 作者：尼诺·兰赛特，斯诺德咨询与技术公司，美国 翻译者：王璐菲 校对者：yawei xia 关键词：隐私个性化 假设： U5：数据所有权从企业转移到消费者或公民手里 U9：隐私担忧将解除 2028年10月9号上午10点，你走入当地一家咖啡店，点了一杯意式浓缩。你在门口点单，用手表轻刷一个小小的玻璃显示器；然后直接走到柜台，手腕再次随意一挥，为双倍豆奶拿铁付了钱。然
作者：fisherman，时任推荐部门推荐系统负责人，负责推荐部门的架构设计及相关研发工作。Davidxiaozhi，时任推荐部门推荐系统架构师，负责推荐系统的架构设计和系统升级。 来自：《决战618：探秘京东技术取胜之道》 零，题记 在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集
个人用户门户是完全由用户自己定制的纯个性化信息“窗口”，以用户为中心，为用户提供一个单一页面的入口，整合系统中或其他系统的多方面的业务应用。打通系统内外部、各部门或业务系统之间的数据呈现，能实时从系统
顾客通过多种渠道制造大量数据，企业则热衷于利用这些信息来实现更为个性化的体验。 分析公司Gartner表示，高级分析会成为客户服务的关键，但是大数据分析的采用目前仅局限于不到一成的企业。 挑战在于企业还在努力适应结构化数据，疲于根据自身的客户关系管理（CRM）系统部署有效的分析框架，以及集成不同的内外部信息源。 然而，面对顾客通过数字技术参与而产生的快速变化的信息，企业需要及时作出反应。要想实时反应，使客户感受到个体价值，企业只能通过高级分析来实现。 大数据为实现基于顾客个性的交互提供了可能，通过理解他们的
在上篇文章第一个 AI 应用中写到我通过 Coze 平台开发了第一个 AI 应用，其实也没什么特别的，就一聊天机器人。我选择发布在 Discord，所以平常是这样使用的：
在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。
如今，互联网上使用积分的企业随处可见，积分是产品内的一种虚拟货币，可用来激励用户，是企业为了刺激用户购买力进行的一种变相营销手段或者运营策略。作为会员福利的一种，积分平台管理系统可以帮助企业提升用户粘性，增加商城页面的停留时间，具有较高的应用价值。
在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集。2013年，国内大数据时代到来，一方面如果做的事情与大数据不沾边，都显得自己水平不够，另外一方面京东业务在这一年开始飞速发展，所以传统的方式已经跟不上业务的发展了，为此推荐团队专门设计了新的推荐系统。 随着业务的快速发展以及移动互联网的
制定转化对话是每个营销人员和企业所有者都应该掌握的关键技能。它涉及创建和传递引人入胜的信息，吸引您的受众并激励他们采取行动。在当今数字时代，沟通跨越各种渠道和平台进行，掌握对话艺术比以往任何时候都更为重要。
相比纸媒、电视、广播，门户曾经是新媒体。它们是曾经的颠覆者。但年龄超过15岁的门户被新媒体之火所波及，一场自我革命在所难免。从南方报业集团跨越至新媒体领域，腾讯公司副总裁陈菊红曾经在博鳌亚洲论坛2014年年会上表示，媒体变革对每一个媒体和平台都提出新要求。媒体只有不断挑战自己的舒适区，才能在下一个竞合中获得发展。 新浪微博上市后，新浪门户走向哪里？搜狐押宝视频和新闻客户端，门户如何继续？腾讯网如何去争抢越来越稀缺的PC用户注意力？包括网易、凤凰，大家都在不断改变自己，挑战自己的舒适区，以适应外部变化。 我
作者 | fisherman、Davidxiaozhi 本文摘自《决战618：探秘京东技术取胜之道》，两位作者时任京东推荐系统负责人和系统架构师。 在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短
随着现代生活的快节奏和人们对健康的不断追求，个性化健身和健康建议的需求日益凸显。在这一背景下，自然语言处理（NLP）技术作为人工智能领域的关键技术之一，正逐渐成为个性化健身和健康管理的利器。本文将深入探讨NLP技术在个性化健身和健康建议中的创新应用，通过实例展示其如何为用户提供更加个性化、实用的健身和健康建议。
本文介绍一篇 NeurIPS 2020 的论文『Personalized Federated Learning with Moreau Envelopes』，对个性化联邦学习 PFedMe 进行详细解读。
近日，美国国防巨头洛克希德·马丁公司作出最新尝试——与美国圣地亚哥市的遗传信息服务供应商Illumina合作探索根据DNA制定个性化医疗方案。 根据病人的DNA进行“定制医疗”的想法并不新奇，但是上述两家公司雄心勃勃地表示，希望能够为所有人制定出个性化的医疗方案。 洛克希德·马丁公司表示，该项目的目标客户包括政府和商业医疗服务公司。 当然，瞄准“个性化医疗”的并非只有洛克希德·马丁公司。瑞士制药公司罗氏于去年至今年初，在生物医药行业掀起了大规模收购浪潮，而其收购的公司均是涉及个性化医疗领域：2
2022年6月20日，《财经》商业治理研究院与中国社科院大学互联网法治研究中心联合发布了《个性化广告合规发展研究报告--从个人信息保护角度出发》（以下称《报告》）。《报告》介绍了当前互联网广告行业的发展现状及趋势，个性化广告发展历史及原理，面临的困境与解决思路，以及当前隐私计算技术的发展方向。
经典的机器学习方法基于样本数据（库）训练得到适用于不同任务和场景的机器学习模型。这些样本数据（库）一般通过从不同用户、终端、系统中收集并集中存储而得到。在实际应用场景中，这种收集样本数据的方式面临很多问题。一方面，这种方法损害了数据的隐私性和安全性。在一些应用场景中，例如金融行业、政府行业等，受限于数据隐私和安全的要求，根本无法实现对数据的集中存储；另一方面，这种方法会增加通信开销。在物联网等一些大量依赖于移动终端的应用中，这种数据汇聚的通信开销成本是非常巨大的。
随着社会的快速发展，整个社会开始进入以消费者为核心的消费升级时代，人们的消费观念有了很大改变，消费心理也日渐成熟。很多消费者不再盲目追求千篇一律的产品，而是讲究自身的消费特性，避免消费的大同，简单的说，就是“个性化”。因此，对品牌主而言，个性化营销的重要性也日益凸显。
背景 马老师曾提到三次技术革命：“第一次技术革命是体能的释放，是让人的力量更大，第二次技术革命是对能源的利用，使得人可以走得更遥远，而这一次技术革命是IT时代走向DT时代，是真正的大脑的释放。我们其实
ChatGPT发布仅半年，就一跃成为世界上最著名的互联网产品之一，5天突破百万用户，目前用户总量已超1亿。
不久前，国内领先中立云计算服务商UCloud和人工智能技术与服务提供商第四范式，联手推出的“第四范式·先知”UCloud专属公有云版本，引起了业界的广泛关注。在极高默契度的配合下，双方团队再度联手推出部署于UCloud云平台的“个性化推荐引擎”，并将于近期正式上线。 个性化推荐引擎是基于“第四范式·先知”平台和其他专利技术研发的一站式推荐系统解决方案产品，集推荐物料管理、机器学习训练日志生成、推荐召回和触发、推荐内容机器学习排序、推荐列表生成和管理等功能于一体。 个性化推荐引擎在与UCloud云平台深度结合
该文介绍了QQ红包技术方案，包括红包系统架构、关键路径、系统优化、容灾和柔性设计、AR红包、缓存设计、地图打点与查点、采集系统、总结等内容。
在日常生活中大家现在已经越来越依赖手机上各种形形色色的app了，无论我们是出门吃饭时寻找餐厅，还是在视频语音聊天，刷视频，或是网上购物shopping,无时无刻我们都离不开手机APP。不过大家是否知道，当每个人在愉快的使用这些五花八门的app时，藏在每个app后面的都会悄悄的收集我们的浏览数据，通过算法程序画出每个用户的个人画像，从而判断用户的喜好，进而向我们自动展示不同的定制内容，来达到讨好用户的目的，让我们尽可能长的置身在其中。
微信深色模式一经推出就成了热点话题，不光微信首页和聊天页面进行了深色适配，细心的小伙伴们一定发现就连发送位置和共享位置里的地图也”变黑”了！这背后其实应用了个性化地图的能力。有了它，开发者们不光可以随意调整地图配色，还可以控制地图元素的显示隐藏，可以说是把定制地图的权利交到每个开发者手中。下面就请给小编几分钟的时间，一起来看下个性化地图是否就是你所需要的地图升级秘密武器。文章结尾更有微信深色地图同款模板送给大家。 为什么要用个性化地图 现如今我们生活中的多种场景都早已离不开地图服务，打车、物
智博会让重庆这几天成为科技圈的焦点，BAT在会上各有动作，阿里旗下的蚂蚁金服、阿里云、菜鸟、钉钉在重庆都有项目落地，让人目不暇接，期间阿里还举办了两个峰会，一个是云栖峰会重庆站，一个是DING峰会。
达观数据CEO陈运文被特邀为拓扑秀第五期（拓扑社旗下的线上活动）采访嘉宾，以下正文为线上分享实录，由拓扑社编辑后报道。 【陈运文简介】陈运文，博士，达观数据CEO；中国知名大数据技术专家，国际计算机学会（ACM）会员，中国计算机学会（CCF）高级会员，复旦大学计算机博士和杰出毕业生；在国际顶级学术期刊和会议上发表多篇SCI论文，多次参加ACM国际数据挖掘竞赛并获得冠军荣誉；曾担任盛大文学首席数据官（CDO），腾讯文学高级总监、数据中心负责人，百度核心技术研发工程师，在大数据挖掘、用户个性化建模、文本信息处理
百度首页变了，频道文字链被移到顶部，核心位置只剩独立搜索框，用户可以在顶部选择频道、登录账户、添加应用。百度极简首页这一影响数亿用户搜索习惯的改版在年初便有消息流出，经过近半年内测后百度终于将其正式推出。这看上去是一个小改动，但影响的人群规模，对用户习惯带来的改变却不容小觑，背后的考究更是值得思索。 极简首页更接近框计算的实质 从视觉风格即UI上看新首页更加简单，体现乔布斯崇尚的少即是多，大道至简的设计理念，在信息过载、审美疲劳的今天，简单清新的页面确实是用户所亲睐的。百度从第一天开始便崇尚简单可依赖，亲
由此可见，汽车后市场已经跻身万亿俱乐部，发展趋势良好。然而，相较于传统汽车行业，汽车后市场涵盖维修配件、保险金融、养护改装、租赁等各种消费者购车后所需要的服务，拥有更加交织复杂的产业生态。庞大散碎的商业链路，既为汽车后市场带来机遇，也为其全链路运营升级带来更多“零散化”挑战。
作为当今企业信息化领域最热门的话题，大数据掀起了新一波IT投资和信息化建设的浪潮。无论是在大数据发源的互联网和电子商务领域，还是在金融、零售、制造、物流等线下业务领域，越来越多的中国企业开始思考、探索和尝试应用大数据的技术和手段，来提升营销、运营和生产的效率及效能。 个性化信息成大数据营销法宝 瞄准大数据时代带来的巨大市场机遇和广阔前景，百分点公司定位于第三方大数据技术和应用服务提供商。百分点创始人兼董事长苏萌告诉《经济参考报》记者，“数据在未来是商业里面最核心的价值，我们做的所有的事都是
2008年8月， Netflix 主要数据库的故障导致了三天的停机， DVD 租赁业务中断，多个国家的大量用户受此影响。之后 Netflix 工程师着手寻找替代架构，并在2011年起，逐步将系统迁移到 AWS 上，运行基于微服务的新型分布式架构。这种架构消除了单点故障，但也引入了新的复杂性类型，需要更加可靠和容错的系统。为此， Netflix 工程师创建了 Chaos Monkey ，会随机终止在生产环境中运行的 EC2 实例。工程师可以快速了解他们正在构建的服务是否健壮，有足够的弹性，可以容忍计划外的故障。至此，混沌工程开始兴起。
Mem0为大型语言模型提供了一个智能、自我改进的记忆层，使得在各种应用中实现个性化的人工智能体验成为可能。
“Safari AI 浏览助手”是一种基于人工智能技术的浏览器辅助工具，旨在通过智能化的方式提高用户的网页浏览体验。这项功能可能会集成到iOS 18的Safari浏览器中，使用户能够享受到更加个性化、高效和安全的网络浏览。
个性化医疗是利用个体的遗传、生物学、生活方式等多方面信息，为每个患者提供定制化的医疗方案。机器学习在这一领域中的应用，通过对大量医疗数据的分析和模式识别，能够为医生提供更准确、个性化的诊断和治疗建议。本文将详细探讨机器学习在个性化医疗中的部署过程，并通过实例展示其在不同方面的应用。
12月4日，首届MEET教育科技创新峰会在北京香格里拉饭店举办。腾讯高级执行副总裁、云与智慧产业事业群总裁汤道生正式对外发布了“腾讯WeLearning智能教育解决方案”（以下简称WeLearning）。 图：汤道生发布腾讯WeLearning智能教育解决方案 通过WeLearning，腾讯将开放超过20年的技术与实践经验，以底层能力和开放平台搭建教育中台，以高度兼容打破数据孤岛，让数据顺畅流转，真正实现智慧化教育。 腾讯教育中台是WeLearning的核心，腾讯将把自己在连接、技术、内容等领域
在当今 DT 时代，每天都在产生着海量的数据，移动互联网的兴起更是让我们体验到获取信息是如此的简单和方便。 同时，更多的选择也带来更多的困扰，面对层出不穷的信息和服务带来的困扰，使得个性推荐迅速崛起，并且大放异彩，在金融、电商、视频、资讯、直播、招聘、旅游等各个领域都能看到推荐系统的存在。 达观数据凭借多年在推荐系统方面的技术积累和优质的大数据服务，已经有数百家公司接入达观推荐系统，覆盖多个行业，实现企业经营业绩的大幅提升。本次分享结合达观数据个性化推荐引擎在各个行业的从业经验，围绕以下内容展开： 个
技术的进步和革新总会给现有行业带来冲击，但也会促使行业与技术的进一步融合。比如，在大数据技术背景的驱动下，金融行业也将迎来一场不可避免的改革。 作者 | Carlo Lacota & Manish Bahl 编译 | AI100 当前，不管你处在什么行业，清楚了解用户显得尤为重要。你的用户是谁？消费能力如何？他们又有着怎样的兴趣和行为数据？你如何在大量数据中抽丝剥茧找到有用的信息，你又该如何分析和定义你的用户呢？ 随着大数据分析在行业中的逐步应用，解决这些问题也变得触手可及。 这篇文章中我们主要来分析
我们必须仔细考虑数据可以如何个性化智慧城市体验的方式，以及在智慧城市环境中利用AI和ML带来的偏见和隐私问题。
Michelle ufford的演讲中讲过一句话，如果你有了一个想法，然后利用数据去验证它，这不是数据驱动。数据驱动是一切从数据出发，在数据中产生洞察和想法从而驱动你的行为。
前言 我个人的观点，小米还算是手机厂商中最良心的：广告没友商多，并且设置了关闭选项。虽然说为了一个更简洁的浏览体验需要捣腾捣腾，但是我觉得这是值得的。没必要去怪手机厂商怎么插入这么多广告，怎么不可以一
首先，我想问大家一个问题，这个词我们听了好长时间了，大数据，什么是大数据？这个词大概从去年，然后很多人就不停的听到，可能很多同学在跟硬件相关的厂商那边听到，所以有的同学说是不是硬件厂商把其他的东西重新包装一下，让我们都卖产品。 我们看这个例子，第一个如果我们把全球所有的移动电话和用户的通话记录放在一起，这个叫大数据吗？我听有同事说算大数据。第二个是所有的门户网站，我们说中文的门户网站，几个大的门户网站，每天产生的新闻，这个算大数据吗？有同学说算，有同学说不算。第三个这个东西可能用的不多，原来还有，就是特别厚
在刚刚毕业的时候，当时的领导就问了一个问题——个性化推荐与精准营销的区别，当时朦朦胧胧回答不出。现在想想，他们可以说是角度不同。精准营销可以理解为帮助物品寻找用户，而个性化推荐则是帮助用户寻找物品。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
